MCP Factcheck
What it does
An MCP server that validates content against MCP specification using semantic search and AI
- Connects 在你的电脑上运行
- Account or key Needs OPENAI_API_KEY
- Category 搜索与 AI 记忆
安装
选择你使用的 AI 应用,然后复制设置。
通过 2/3 项检查 · 在你的电脑上运行
第一步:你用哪个 AI?
选择你用的应用,步骤会显示在下方。
可连接 Claude,但需要先准备
需要 MCP Factcheck 的密钥(在开发者网站创建) · 需要先在电脑上安装 Docker(只需一次) · 仅限电脑上的 Claude 应用(Windows 或 Mac),网页和手机不可用
打开电脑版 Claude 应用的设置文件
SettingsDeveloperEdit Config
粘贴这些设置并保存文件
{ "mcpServers": { "factcheck": { "command": "docker", "args": [ "run", "-i", "--rm", "-e", "OPENAI_API_KEY", "ghcr.io/carlisia/mcp-factcheck:v1.0.0" ], "env": { "OPENAI_API_KEY": "your-value" } } } }只把密钥粘贴到应用的输入框里,不要粘贴到聊天中或发给任何人
退出 Claude 再重新打开
试一试
用 MCP Factcheck 告诉我你能帮我做什么,然后做一件给我看✓ 如果 Claude 说正在使用 MCP Factcheck,或回答中出现 MCP Factcheck 的工具名称,就表示连接成功
菜单名称已于 2026年11月11日 对照 Anthropic 帮助页面核实 · 你的界面可能因版本略有不同
ChatGPT 暂时无法连接 MCP Factcheck
MCP Factcheck 需要安装在你的电脑上,而 ChatGPT 只能连接在网上运行的服务器
你可以改用这些方式
A · 使用能连接 MCP Factcheck 的应用
- 需要 MCP Factcheck 的密钥(在开发者网站创建) · 需要先在电脑上安装 Docker(只需一次) · 仅限电脑上的 Claude 应用(Windows 或 Mac),网页和手机不可用
- 需要 MCP Factcheck 的密钥(在开发者网站创建) · 需要先在电脑上安装 Docker(只需一次)
- 需要 MCP Factcheck 的密钥(在开发者网站创建) · 需要先在电脑上安装 Docker(只需一次)
- 需要 MCP Factcheck 的密钥(在开发者网站创建) · 需要先在电脑上安装 Docker(只需一次)
B · 搜索与 AI 记忆 类中能连接 ChatGPT 的其他服务器
从同类中使用较多的里挑选,仅限用地址即可连接、无需密钥的
- Context7✓ ChatGPT
- AIHOT✓ ChatGPT
- Sui Knowledge Base (kapa.ai)✓ ChatGPT
可连接 Claude Code,但需要先准备
需要 MCP Factcheck 的密钥(在开发者网站创建) · 需要先在电脑上安装 Docker(只需一次)
注册并创建 MCP Factcheck 的密钥
打开开发者网站,注册账户并创建 API 密钥,下一步要用。价格和免费方案请看开发者网站。
获取密钥的方法见下方开发者的 README
打开终端
Mac:按 Command+空格,输入 Terminal · Windows:打开 PowerShell
粘贴这条命令并按 Enter
claude mcp add --scope user factcheck --env OPENAI_API_KEY=your-value -- docker run -i --rm -e OPENAI_API_KEY ghcr.io/carlisia/mcp-factcheck:v1.0.0按 Enter 前,把“your-value”改成你的密钥
只把密钥粘贴到应用的输入框里,不要粘贴到聊天中或发给任何人
在 Claude Code 中输入 /mcp
应能看到 MCP Factcheck 在列表中并显示已连接
试一试
用 MCP Factcheck 告诉我你能帮我做什么,然后做一件给我看✓ 如果 Claude Code 说正在使用 MCP Factcheck,或回答中出现 MCP Factcheck 的工具名称,就表示连接成功
菜单名称已于 2026年11月11日 对照 Anthropic 帮助页面核实 · 你的界面可能因版本略有不同
可连接 Cursor,但需要先准备
需要 MCP Factcheck 的密钥(在开发者网站创建) · 需要先在电脑上安装 Docker(只需一次)
注册并创建 MCP Factcheck 的密钥
打开开发者网站,注册账户并创建 API 密钥,下一步要用。价格和免费方案请看开发者网站。
获取密钥的方法见下方开发者的 README
填写你的密钥
在 MCP Factcheck 的设置中,OPENAI_API_KEY 还是空的,填入你的密钥并保存
只把密钥粘贴到应用的输入框里,不要粘贴到聊天中或发给任何人
在 Cursor 中以 Agent 模式打开 AI 聊天
试一试
用 MCP Factcheck 告诉我你能帮我做什么,然后做一件给我看✓ 如果 Cursor 说正在使用 MCP Factcheck,或回答中出现 MCP Factcheck 的工具名称,就表示连接成功
菜单名称已于 2026年11月11日 对照 Cursor 帮助页面核实 · 你的界面可能因版本略有不同
可连接 VS Code,但需要先准备
需要 MCP Factcheck 的密钥(在开发者网站创建) · 需要先在电脑上安装 Docker(只需一次)
注册并创建 MCP Factcheck 的密钥
打开开发者网站,注册账户并创建 API 密钥,下一步要用。价格和免费方案请看开发者网站。
获取密钥的方法见下方开发者的 README
填写你的密钥
在 MCP Factcheck 的设置中,OPENAI_API_KEY 还是空的,填入你的密钥并保存
只把密钥粘贴到应用的输入框里,不要粘贴到聊天中或发给任何人
在 VS Code 中以 Agent 模式打开 AI 聊天
试一试
用 MCP Factcheck 告诉我你能帮我做什么,然后做一件给我看✓ 如果 VS Code 说正在使用 MCP Factcheck,或回答中出现 MCP Factcheck 的工具名称,就表示连接成功
菜单名称已于 2026年11月11日 对照 VS Code 帮助页面核实 · 你的界面可能因版本略有不同
开发者专用:终端命令和 JSON 设置
安装在电脑上
Claude Code
claude mcp add --scope user factcheck --env OPENAI_API_KEY=your-value -- docker run -i --rm -e OPENAI_API_KEY ghcr.io/carlisia/mcp-factcheck:v1.0.0Claude Desktop (claude_desktop_config.json)
{
"mcpServers": {
"factcheck": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"-e",
"OPENAI_API_KEY",
"ghcr.io/carlisia/mcp-factcheck:v1.0.0"
],
"env": {
"OPENAI_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}Cursor (~/.cursor/mcp.json)
{
"mcpServers": {
"factcheck": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"-e",
"OPENAI_API_KEY",
"ghcr.io/carlisia/mcp-factcheck:v1.0.0"
],
"env": {
"OPENAI_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}VS Code (mcp.json)
{
"servers": {
"factcheck": {
"type": "stdio",
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"-e",
"OPENAI_API_KEY",
"ghcr.io/carlisia/mcp-factcheck:v1.0.0"
],
"env": {
"OPENAI_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}需要你填写的值
OPENAI_API_KEY必填 envOpenAI API key for embedding generation and content validation
这些设置是根据作者在注册中心的条目生成的。如果 README 的写法不同,请以 README 为准。
一览
哪些应用可以使用它
依据这个服务器的连接方式和各应用自己的文档,检查于 2026年11月10日。
在你的电脑上运行,适用于
ClaudeGooseLM StudioMsty StudioCherry StudioCursorVS Code + GitHub CopilotVisual StudioWindsurf (Devin Desktop)ZedKiroClineContinueJetBrains AI AssistantClaude CodeCodex CLIGemini CLIOpenCodenodecodeWarpLibreChatRaycast
它能做什么
它在你的电脑上运行;安装后,工具列表会显示在你的 AI 应用中。
基础检查i
我们检查的是任何人都能看到的信息;我们没有阅读代码。不适用的检查项不计入总数。 · 检查于 2026年11月12日
- ✓ 通过
作者与仓库一致
注册名称已通过 GitHub 账户 carlisia 验证,该账户拥有此仓库
- ! 注意
仍在维护
代码最后更新于12个月前,已超过 6 个月
- ✓ 通过
有许可证
使用 MIT
- – 不适用
端点有响应
它在你的电脑上运行,没有互联网端点
- – 不适用
使用 OAuth 登录
在你的电脑上运行,改用本地设置
- … 尚未检查
工具描述中没有隐藏指令
它在你的电脑上运行;我们只能读取互联网端点的工具列表
讨论
提问、分享技巧或报告无法使用。按“有帮助”数量排序。
用户评价
还没有评价
与“搜索与 AI 记忆”中的其他服务器比较i
- 星标数多于此分类中其他 5996 个服务器的 85%
- 发布到注册中心的时间比此分类中其他 5996 个服务器的 0% 更新
- 基础检查结果等于或优于此分类中其他 5996 个服务器的 48%
与注册中心里这个分类中所有活跃的服务器比较。只有当发布者拥有该仓库时,星标数才计入。
常见问题
MCP Factcheck 安全吗?
它在 3 项适用的基础检查中通过了 2 项。我们没有阅读代码。在添加密钥或令牌之前,请先看看这个服务器要求哪些权限,并使用只具备所需权限的密钥。
它需要哪些密钥或代码?
你需要填写:OPENAI_API_KEY
它在我的电脑上运行还是在云端?
它在你的电脑上运行。你的 AI 应用会在需要时启动它,数据不会经过作者的服务器(除非它自己调用在线服务)。
它还在维护吗?
GitHub 仓库最后更新于12个月前,最新版本(1.0.0)于13个月前进入注册中心。
哪些应用可以使用它?
支持 MCP 的应用,例如 Claude Desktop、Claude Code、Cursor 和 VS Code。你的电脑上还需要有 Docker。
有什么可以替代它?
同一分类中有:Context7, Codebase Memory, Ruflo
同类别的其他选择
同一分类中其他作者的服务器,按星标数排序。
如何看卡片:↓ 每周下载量i★ GitHub 星标i三大支柱:评价 · 检查 · 使用情况i更新 = 最新版本发布到注册中心的时间i
Codebase Memory
Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.
作者的 README
打开 README
按原文从作者的仓库复制。PopNx MCP 没有审查或背书其内容。HTML、图片和脚本已被移除。链接会离开本站。
MCP Fact-Check MCP Server
An MCP Server for validating code or content against the official Model Context Protocol (MCP) specification to ensure technical accuracy and prevent the spread of misinformation.
📦 [View in MCP Registry](https://registry.modelcontextprotocol.io/?q=mcp-factcheck) - Available in the official MCP Registry
📋 [View Project Roadmap](ROADMAP.md) - See planned features and development progress
🏗️ [Design Documentation](DESIGN.md) - Technical design and implementation details
Overview
The MCP Fact-Check MCP Server helps ensure technical accuracy when coding or writing about MCP by comparing content against official specifications. It uses:
- Semantic search with OpenAI embeddings to find relevant specification sections
- AI-powered validation to detect inaccuracies and suggest corrections
- Compound claim decomposition to validate complex statements with multiple assertions
- Multiple spec versions support (draft, 2025-06-18, 2025-03-26, 2024-11-05)
Features
MCP Tools Exposed
- `check_mcp_claim` - Comprehensive validation of MCP-related content
- Validates multi-claim content (documentation, tutorials, bullet points)
- Automatically decomposes compound claims (e.g., "X and Y") for accurate validation
- Provides step-by-step validation workflow
- Identifies missing best practices and modal verb issues
- Returns corrected content with confidence scores
- `check_mcp_quick_fact` - Quick fact-checking for single MCP claims
- Validates single sentences or quick questions
- Returns concise ✓/✗ verdict with explanation
- Uses aggressive search strategies for accuracy
- Perfect for "Does MCP support X?" questions
- `search_spec` - Searches MCP specifications using semantic similarity
- Returns most relevant specification sections
- Supports all specification versions
- `list_spec_versions` - Lists available MCP specification versions
- Shows version dates and descriptions
- Indicates which version is current
MCP Prompts Available
- `migrate-mcp-content` - Guides content migration between MCP specification versions
- Validates content against source specification first
- Identifies changes between specification versions
- Provides step-by-step migration guidance
- Works with any type of MCP-related content
- Preserves the original tone, style, and voice when making corrections or suggestions
Parameters:
current_version(required): Source MCP specification version (e.g., "2024-11-05", "2025-06-18")target_version(required): Target MCP specification version to migrate to (e.g., "draft")update_scope(optional): Determines how aggressive the migration should becritical_only: Fix only critical inaccuracies and breaking changes (minimal changes)enhancement_focused: Fix issues and improve clarity, align with best practicescomprehensive: Complete review with all improvements and enhanced clarity- Default:
comprehensive
Installation
The MCP Fact-Check server is available through the Model Context Protocol registry. Install it directly from your MCP client:
For Claude Desktop and other MCP clients:
- Search for "mcp-factcheck" in your client's server marketplace
- Click install
- Provide your OpenAI API key when prompted
That's it! The server will be automatically configured and ready to use.
For developers: If you need to build from source or contribute to the project, see INSTALL.md for development setup instructions.
Observability
Visual Tracing with Arize Phoenix
For a beautiful, AI-focused trace visualization UI, set up Arize Phoenix:
- Install and start Phoenix:
# Install Phoenix
pipx install arize-phoenix
Start Phoenix server
phoenix serve
- Update the Host config to send traces to Phoenix:
{
"mcpServers": { "mcp-factcheck": { "command": "/path/to/bin/mcp-factcheck-server", "args": [ "--data-dir", "/path/to/data/embeddings", "--telemetry", "--otlp-endpoint", "http://localhost:6006" ], "env": { "OPENAI_API_KEY": "your-api-key" } } } }
- View traces at: http://localhost:6006
What you'll see in Phoenix:
- Beautiful AI-focused interface designed for LLM applications
- Complete validation pipeline timeline with clear visual hierarchy
- Embedding generation performance and OpenAI API call tracking
- Vector search visualization with similarity scores
- Per-chunk validation confidence levels and quality metrics
- Cost tracking for OpenAI API usage (or whichever llm is being used for embedding the input content/code)
- Clean, intuitive navigation focused on AI workflows
Phoenix is specifically designed for AI/ML observability and provides a much more user-friendly experience than traditional tracing tools.
Development
Building
# Build all components
go build -o bin/mfc ./cmd/server go build -o bin/specloader ./utils/cmd
Run tests
go test ./...
Updating Specifications
The project includes pre-extracted MCP specifications and embeddings for all versions. To check when the draft specification was last updated, see data/SPEC_METADATA.json:
# View draft update information
cat data/SPEC_METADATA.json | jq '.specs.draft'
To update the draft specification:
./bin/specloader spec --version draft
./bin/specloader embed --version draft ./bin/specloader embed --version draft-fine
To add a new specification version:
./bin/specloader spec --version 2025-12-15
./bin/specloader embed --version 2025-12-15 ./bin/specloader embed --version 2025-12-15-fine
All specification extraction dates and source commits are automatically tracked in data/SPEC_METADATA.json.
Testing Tools
Test the server using the included test client:
# Build test client
go build -o bin/factcheck-curl ./cmd/factcheck-curl
Test tools
./bin/factcheck-curl --cmd ./bin/mfc --data-dir ./data/embeddings tools/list ./bin/factcheck-curl --cmd ./bin/mfc --data-dir ./data/embeddings tools/call validate_content '{"content":"MCP is a protocol"}'
Test prompts
./bin/factcheck-curl --cmd ./bin/mfc --data-dir ./data/embeddings prompts/list
Get migration prompt with minimal parameters
./bin/factcheck-curl --cmd ./bin/mfc --data-dir ./data/embeddings prompts/get migrate-mcp-content '{"current_version":"2024-11-05","target_version":"draft"}'
Get migration prompt with all parameters
./bin/factcheck-curl --cmd ./bin/mfc --data-dir ./data/embeddings prompts/get migrate-mcp-content '{ "current_version": "2024-11-05", "target_version": "2025-06-18", "update_scope": "critical_only" }'
Architecture
See DESIGN.md for the complete architecture documentation.
Environment Variables
OPENAI_API_KEY- Required for embedding generation and content validationGITHUB_TOKEN- Optional, for higher GitHub API rate limits when extracting specs
License
MIT License. See LICENSE for details.